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    案例：
        演示：特征预处理-标准化
    标准化介绍：
        特征预处理一种方案
        实现：sklearn.preprocessing. StandardScaler()
    公式：
        x'=(x-该列的平均值)/该列的标准差
    应用场景：
        适合大数据集的应用场景，当数据量比较大的时候，受到最大值和最小值的影响会变得微乎其微。
    总结：
        无论是归一化，还是标准化，目的都是为了避免 因为 特征量纲问题，导致权重不同，从而影响模型测试结果。目的都是一样。
"""

#导包
from sklearn.preprocessing import  StandardScaler  #标准化类

# 1、准备特征数据  每个子列表， = 一个 样本
data = [[90, 2, 10, 40],
        [60, 4, 15, 45],
        [75, 3, 13, 46]]

#2、创建标准化对象
transfer=StandardScaler()

#3、具体标准化动作
new_data=transfer.fit_transform(data)

#4、打印标准化结果
print(f"标准化结果:{new_data}")

#5、打印每个特征列的 平均值 和标准差(拓展)

print(f"均值：{transfer.mean_}")
print(f"数据集的标准差:{transfer.scale_}")
print(f"方差:{transfer.var_}")